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[부동산 상식] 집사기 전에 꼭 알아야할 상식! LTV, DTI, DSR 부동산 대출 알아보기! LTV란 무엇인가?LTV(Loan to Value) 대출은 부동산의 담보가치 대비 대출금액의 비율을 의미합니다. 이는 부동산 담보 대출에서 매우 중요한 개념으로, 대출을 승인하고 그 금액을 결정하는 데 사용됩니다. LTV 비율은 다음과 같이 계산됩니다:LTV=(대출금액담보가치)×100\text{LTV} = \left( \frac{\text{대출금액}}{\text{담보가치}} \right) \times 100LTV=(담보가치대출금액​)×100예를 들어, 주택의 가치가 5억원이고, 대출금액이 3억원인 경우 LTV는 60%입니다.LTV 비율이 중요한 이유는 다음과 같습니다:리스크 관리: LTV 비율이 낮을수록 대출자가 상환하지 못했을 때 은행이나 금융기관이 입을 수 있는 손실이 줄어듭니다.대출 가능 금액 결정..
[FMOps] FMOps란 무엇인가? FMOps(Foundation Model Operations)는 파운데이션 모델의 개발, 배포, 유지보수, 모니터링을 효율적으로 관리하는 프레임워크와 프로세스를 의미합니다. 이 용어는 MLOps(Machine Learning Operations)에서 파생되었으며, 특히 대규모 파운데이션 모델의 운영을 최적화하는 데 중점을 둡니다. FMOps는 대규모 모델의 복잡성을 다루고, 이를 실제 환경에서 안정적으로 운영하기 위해 필요한 일련의 활동과 도구를 포함합니다. FMOps의 주요 구성 요소데이터 관리:데이터 수집 및 준비: 파운데이션 모델을 학습시키기 위한 대규모 데이터셋을 수집하고 전처리하는 과정입니다.데이터 버전 관리: 데이터셋의 버전을 관리하여 재현 가능성을 보장합니다.모델 학습 및 재학습:대규모 분산..
[FM] 파운데이션 모델(Foundation Model)이란 무엇인가? 파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 범용 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 다양한 태스크와 도메인에서 광범위하게 적용될 수 있도록 설계되었습니다. 파운데이션 모델의 개념은 최근 몇 년간 AI 연구에서 큰 주목을 받고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 여러 분야에서 활용되고 있습니다.파운데이션 모델의 주요 특징대규모 데이터셋과 모델:파운데이션 모델은 방대한 양의 데이터로 사전 학습됩니다. 이 데이터는 다양한 출처에서 수집된 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 포함할 수 있습니다.모델 자체도 대규모로 설계되며, 수억 개에서 수천억 개의 파라미터를 가질 수 있습니다.범용성:이 모델들은 하나의 특정한 작업에..
[인공지능] FineTuning이란 무엇인가? 파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 일반적으로 사전 학습(pre-training)된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 맞게 조정함으로써, 모델이 특정 도메인이나 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 파인튜닝은 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.파인튜닝의 주요 개념사전 학습(Pre-Training):대량의 일반적인 데이터셋을 사용하여 모델을 처음부터 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다.예: 자연어 처리에서 GPT-3와 같은 모델은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용하여 사전 학습됩니다.파인튜닝(Fine-Tuning):사전 학습된 모델을 특정 작업..
[인공지능] 생성형(Gen) AI란 무엇인가? 생성형 AI(Generative AI)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 주로 딥러닝 모델을 사용합니다. 생성형 AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 여러 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 하고 있습니다. 생성형 AI의 주요 개념생성 모델:생성 모델은 새로운 데이터를 생성하기 위해 학습되는 모델입니다. 대표적인 생성 모델에는 다음이 포함됩니다:GAN (Generative Adversarial Networks): 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 학습하는 방식으로, 매우 현실적인 데이터를 생성할 수 있습니다.VAE (Variationa..
[WorkFlow] 일잘하는 사람들은 모두 안다는 Zapier 알아보기! Zapier는 다양한 웹 애플리케이션과 서비스를 연결하여 자동화 워크플로우를 구축할 수 있게 해주는 도구입니다. Zapier를 사용하면 코딩 없이도 여러 애플리케이션 간의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 노력을 절약하고, 반복적인 작업을 줄이며, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.Zapier의 주요 개념Zap:Zap은 Zapier에서 정의한 자동화된 워크플로우를 의미합니다. Zap은 하나의 트리거와 하나 이상의 액션으로 구성됩니다.Trigger: Zap이 시작되는 조건입니다. 예를 들어, Gmail에서 새로운 이메일을 받았을 때, Google Sheets에 새로운 행이 추가되었을 때 등이 트리거가 될 수 있습니다.Action: 트리거가 발생했을 때 수행되는 작업입니다. 예를 들어, 새로운 ..
[분당 정자 맛집] 부드러운 라떼가 우아한 커피 공장! 커피콘컴퍼니 = COFFEE KON COMPANY 오늘 소개 드릴 카페는 배우 소지섭씨에 이미지를 닮은 곳입니다. 벌써 궁금하시죠?  커피 맛이 다 비슷 비슷한 것 같지만 맛보고 또 보다 보면 미세한 차이점을 느끼실 수 있을 것 입니다.  순수하게 하얗고 부드럽기만한 송중기 같은 느낌!거칠지만 고급진 정우성 같은 느낌!젠틀하고 묵직한 이정재 같은 느낌! 오늘 소개할 느낌은 위에서도 이야기 했던 터프하고 남성미가 느껴지지만 그 속은 부드러운 소지섭씨의 느낌을 느끼게 해줄 카페 입니다.  그 곳은 바로 ~COFFEE KON COMPANY(커피 콘 컴퍼니) 입니다. 분당 깊숙히 자리잡고 있어서 많은 외지인들에게는 알려지지 않았지만 동네 사람들과 맛집을 즐겨 찾는 분들이라면 이미 알고 계실거라 생각합니다. 특히 커피 콘 컴퍼니 주변에는 맛집이 많아서 항상 줄을..
[인공지능] 멀티모달(Multi Modal) AI란 무엇인가? 멀티모달 AI(Multimodal AI)는 여러 종류의 데이터 형태(또는 모달리티)를 처리하고 통합하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 데이터 형태에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 종류가 포함될 수 있습니다. 멀티모달 AI는 각 모달리티에서 얻은 정보를 결합하여 보다 정교하고 정확한 분석을 수행할 수 있도록 합니다.멀티모달 AI의 주요 구성 요소데이터 처리 및 표현:텍스트: 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터를 이해하고 분석합니다. 예를 들어, 텍스트의 감정 분석, 키워드 추출, 문장 의미 이해 등이 포함됩니다.이미지: 컴퓨터 비전 기술을 통해 이미지를 분석합니다. 예를 들어, 객체 인식, 이미지 분류, 장면 이해 등이 포함됩니다.오디오: 음성 인식 및..
[Ansible UI] Ansible UI 도구 모두 알아보기![Tower, Semaphore, AWX] Ansible TowerAnsible Tower는 RedHat에서 제공하는 상용 솔루션으로, Ansible 작업을 관리하고 자동화하는 데 유용한 UI를 제공합니다. 주요 특징으로는 대시보드, 역할 기반 액세스 제어, 작업 스케줄링, 그리고 그래픽 재고 관리를 포함합니다. 이 툴은 기업 환경에서의 확장성과 안정성을 보장하며, 사용 편의성이 뛰어나지만, 비용이 발생하는 단점이 있습니다.주요 특징:대시보드: 모든 작업과 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다.역할 기반 액세스 제어: 사용자와 팀의 접근 권한을 세밀하게 관리할 수 있습니다.작업 스케줄링: 자동으로 작업을 예약하고 실행할 수 있습니다.그래픽 재고 관리: 인벤토리를 시각적으로 관리할 수 있습니다.이점:사용 편의성: 직관적인 인터페이스로 복잡한 작업도 쉽..
빅데이터 분석 기사 실기 시험 정보 정리 및 꿀팁 #1 기출 유형 정리작업형 제1유형 : 데이터 전처리 작업전처리 문제 : 데이터 분석, 변환 등... 작업을 하게 됩니다. 주로 사용하는 패키지: numpy, pandas작업형 제2유형 : 데이터 모형 구축 작업모형 구축 문제 (머신러닝) : 주어진 데이터를 전처리 하고 모델을 학습하여, 예측하는 문제입니다. 주로 사용하는 패키지: sklearn제3유형 : 데이터 모형 평가 작업통계분석 문제 : 통계 정보를 도출하는 문제 입니다. 주로 사용하는 패키지: scipy.stats, statsmodels 채점 기준작업 유형문항 수 점수1유형3문항문항당 10점 30점2유형1문항40점3유형2문항문항당 15점(소문항 구성) 30점합계6문항100점합격선 : 60점 1,2유형에서 높은 점수를 받는 전략을 추천 드립니다. 패키..

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